计算机器与智能阿兰-图灵 阿兰-图灵 【写在前面】 本文是 A.M.Turing 在 1950 年创作， 详细定义并解释了人工智能及其研究目的， 发展方向，并驳斥了此前科学界及社会上普遍存在的反对观点，讲解通俗易懂，细致入微， 有理有据，被称为人工智能科学的开山之作，直到现在仍有极重要的意义，几乎所有的人工 智能教材都向读者强力推荐此文，读罢真的会让人切实感到，图灵不愧为计算机天才。 计算机器与智能 A.M.图灵 图灵（Alan Mathison Turing，1912-1954 年） 1. 模仿游戏 我建议考虑这样一个问题： “机器能够思考么机器能够思考么?” 。要回答这个问题，我们需要先给出” 机器”和”思考”的定义。我们可以用尽可能接近它们普通用法的方式定义这些词语。但是 这种方式是危险的。 如果使用这种方式， 我们很可能会用盖勒普调查那样的统计方式来得出” 机器能够思考么”这个问题的结论及其意义。显然，这是荒谬的。因此，我没有尝试给出一 个定义，而是提出了另外一个问题。这个问题和原问题紧密相关，而且通过并不含糊的词语 给出。 这个新的问题可以通过一个游戏来描述，不妨称之为”模仿游戏” 。需要三个人来玩这 个游戏。一个男人(A)，一个女人(B)和一个询问人(C)男女皆可。询问人呆在一个与另外两 人隔离的屋子里。游戏的目标是询问人判断出外面的人哪个是男人，哪个是女人。询问人用 标签 X，Y 代表外面的两个人，游戏结束时，他要说出”X 是 A，Y 是 B”或者”X 是 B， Y 是 A” 。询问人 C 允许向 A 和 B 提出下面这样的问题： C： X，请告诉我你头发的长度。 现在假如 X 实际是 A，那么 A 必须回答。A 在游戏中的目标是努力使 C 做出错误的判 断。他的回答可以是： 我的头发乌黑发亮，最长的一缕大概九英寸长。 为了排除声音帮助询问者得出结论，问题的答案可以写出来，打出来更好。理想的安排 是使得两个屋子又远程打印通讯。也可以通过中间人传递答案。而 B 在这个游戏中的任务 是努力帮助询问者获得正确的答案。 她的最优策略可能就是给出正确答案。 她可以在她的答 案中加入”我是女的，别听他的。 ”这样的词语。但是男人 A 同样也能做出相似的评论。所 以这并不能提供更多的帮助。 现在我们提出这样一个问题， ”如果用一个机器担当 A 的角色” ，将会发生什么情况? 同与两个人玩这个游戏相比，询问者判断错误的频率是否发生变化? 这个问题取代了原先的”机器能够思考么?” 这个问题。 2对新问题的评析 你可能会问： ”新问题的答案是什么？” 。同样也可能问： ”这个新问题真的有研究价值 么？” 我们先解决第二个问题，因此不会进入一个无限的循环。 这个新问题的优势在于它把一个人的体力和智力完全区分开来。 没有任何工程师或化学 家宣称能够生产出和人的皮肤完全相同的物质。在未来的某天，这可能成为现实。但是尽管 这样的发明是可能的，赋予一个”思维机器”人的皮肤对于让它更像人并不能提供更大的帮 助。我们设置问题的方式考虑到了这个问题。因为我们让询问者无法看到，接触到或听到其 它的游戏者。新的评判标准的其它优势在下面的样例问题和回答中显示了出来。 问：请写一首以 Forth Brige (译注：1890 建成于英国，开现代桥梁建造的先河)为主题 的诗。 A：我无能为力，我从来都不能写诗。 问： 34957 加 70764 等于多少？ A：(停了三十秒钟后给出答案) 105621。 问：你玩象棋么？ A：玩。 问：我的王在 K1，没有别的棋子了，你只有王在 K6， 车 在 R1。该你走，你走哪步？ 答：(十五秒钟的停顿后) 车移动到 R8，将军。 这种问答形式几乎适用于我们想要包括的人类行为的一切形式。 我们不希望因为一个机 器不能在选美比赛中胜出就认为它无能； 正如我们不能因为一个人不能在和飞机赛跑的比赛 中胜出就认为他无能一样。 我们的游戏设定让这些无能变得无关紧要。 只要参与者认为合适， 他们可以吹牛。可以把自己描述成魅力无限，强壮无比，英勇无畏。而询问人无法要求他们 做实际的展示。 对这个游戏的批评可能是： 机器在游戏的成败中占有了过多的比重。 如果一个人试图假 装成一个机器的话， 他肯定是一个蹩脚的演员。 他会由于算术方面的缓慢和不准确立即暴露。 机器会不会解决了一些应该是思考的问题， 其解决方式却和人的方式相差甚远？这个反对意 见确实很棘手。但是，至少我们可以说，尽管如此，机器可以被设计得可以很好的玩这个模 仿者游戏。我们不需要对这个问题过分担心。 有一种情况是机器在玩模仿者游戏时的最佳策略是做别的事而不是模仿人的行为。 这种 情况是可能的。但是我认为这样的情况并没有付出多大的努力。不管怎样，本文并不试图研 究这个游戏的理论。我们假定机器的最优策略是努力提供和人一样的答案。 3游戏中的机器 在 1 中提出的问题只有当我们确定”机器”这个词的意义的时候才是确定的。自然，我 们希望一切工程科技都允许使用在我们的机器上。 我们同样希望有这样一个可能： 一个或一 组工程师制造出一个可以工作， 但是其工作方式却不能被它的建造者很好的描述， 因为他们 使用了一个基于试验的方法来设计它。最后，我们希望把通过生育诞生的人从”机器”的概 念中排除出去。要让定义同时满足这三个要求是困难的。例如，你可能会要求这些工程师都 是同一个性别， 但是这实际上也是无法满足要求。 因为通过单个人的一个皮肤细胞产生一个 完整的个体不是完全不可能的。 这将是生物科技的具有划时代意义的突破。 但是我们并不希 望把它成为“建造了一个思维机器” 。这就要求我们放弃允许一切的科技的打算。我们更愿 意这样，因为目前“思维机器”的研究热点集中在一种特殊的，通常被称为“电子计算机” 或“数字计算机”的机器上。因此，我们仅仅允许“数字计算机”参加我们的游戏。 第一眼看上去，这个限制过于严格。事实上并非如此。首先我们需要简要的了解一下这 些计算机及其它们的一些性质。 你可能会说：万一数字计算机不能如我所愿，即不能在游戏中有所表现，把机器完全用 数字计算机代替就只能令人失望，会像我们为”思考”定的评判标准一样。 目前已经有许多数字计算机在工作，人们可能要问： “为什么不拿一台直接作实验？很 容易就能满足游戏的要求。同时用许多的询问者参加游戏，然后统计出判断正确的概率” 。 对这个问题的简要回答就是： 我们并不是要问是不是所有的数字计算机都能在游戏中表现良 好，也不是要问现在的计算机中有没有机器能够通过实验。而是要问：是否存在一台想象中是否存在一台想象中 的机器能够通过游戏的机器能够通过游戏。这仅仅是一个简要回答，后面将从另一个角度考虑这个问题。 4数字计算机 数字计算机可以被解释成可以执行一切计算人员能够进行的操作。 一个计算人员应该严 格遵守规则； 在一切细节上， 都没有一丝偏离的权力。 我们可以假设这些规则写在一本书上。 每次被分配新的任务的时候， 将会改变执行步骤。 他有无限的纸进行计算， 他可以用 “算盘” 进行乘法和加法运算，这并不重要。 如果使用上述解释定义数字计算机，我们可能陷入循环定义。为防止这种情况发生，我 们列出期望结果得出的方式。一个数字计算机通常由一下三个部分组成。 （i）存贮器 （ii）执行单元 （iii）控制器 存储器用来存贮信息存储器用来存贮信息，对应于计算员的纸。纸上既记录了他的计算过程，也记录了他所 遵循的计算步骤。同样，如果计算员进行心算的话，一部分存储器将对应于他的记忆。 执行单元是一次计算中单个操作进行的场所执行单元是一次计算中单个操作进行的场所。操作对象随着机器的不同而不同。通常 一个相当长的操作可能是： “3540675445 乘以 7076345687” ，但是一些机器可能仅能够执行 “写下 0”一类的简单操作。 上面曾经提到计算员的“记录操作步骤的书”由机器中的一部分存储器代替。不妨把它 们称为“指令列表指令列表” 。控制器的职能就是保证这些指令按照正确的顺序得到正确的执行控制器的职能就是保证这些指令按照正确的顺序得到正确的执行。控 制器的设计使得这成为可能。 存储器上的信息通常被分为许多的小包存放。例如，在一个机器中，一个包由十个十进 制数组成。 每个存储信息的包都以某种系统的方式分配了数字。 一个典型的指令可以是：“把 存放在 6890 的数加上存放在 4302 的数相加并把结果存入后一个存储位置。 ” 显然，机器中的指令不会用英语标示。这个指令更有可能用 6809430217 这样的形式来 表示。这里，17 指定在可以对这两个数进行的所有操作中的哪个被执行。这里的操作如上 所示是“进行加法操作。 。 。 ”请注意，这里的指令共占用了 10 个数字因此正好可以放在一个 存储空间中，非常方便。控制器保证指令按照它们的存储顺序被执行，但是偶尔可能碰到下 面的指令： “现在执行存储在 5606 的指令，并从那里继续执行。 ” 或者是： “如果 4505 位置是 0 ，那么执行存储在 6707 的指令，否则继续” 。 后面这种指令非常重要， 因为它使得我们能够反复执行一段指令直到满足一些条件。 要 达到这个目的，在每次执行时不要改变指令，而是一遍一遍的执行相同的指令。可以用家庭 生活情况做一个类比： 如果妈妈想让汤姆每天上学时都到修鞋匠那里看看她的鞋是不是修好 了。妈妈可以每天都告诉他一遍。另一种方式是，在一个汤姆每天上学都能看到的地方贴各 个便条告诉他到鞋匠那里去看一下，当汤姆拿回他的鞋的时候，撕掉那个便条。 读者必须接受计算机可以而且事实上正是按照我们所提出的原则建造的。 这些计算机几 乎能够完全模仿一个计算员。 上面我们提到的计算员要遵守的写在书上的步骤实际上仅仅是一个设想。 一个实际的计 算员总是能够记得他们需要做什么。 如果一个人想让机器模仿计算员执行复杂的操作， 他必 须告诉计算机要做什么， 并把结果翻译成某种形式的指令表。 这种构造指令表的行为通常被 称为”编程” 。 ”给一个机器编程使之执行操作 A”意味着把合适的指令表放入机器以使它能 够执行 A。 一个数字计算机的一个有趣变化是让其成为 “带有随机元素的数字计算机” 它们有特定 的指令进行掷色子或者别的等价电子过程。例如其中一个是“掷色子并把结果存入 1000。 ” 有些时候这样的机器被描述为具有自由意志。 （尽管我自己并不使用这个表述）通常并不能 通过观察判断出一个机器有没有随机元素。因为一个相似的效果可以通过依据 Pi 的小数部 分进行选择来产生。 绝大多数的数字计算机具有有限的存储空间。 让一个计算机获得无限的存储空间并不存 在理论困难。当然，在任何时候都只有有限的不分被使用。同样，只有有限的存储空间被建 造。 不过我们可以想象越来越多的存储空间可以根据要求添加。 这样的计算机具有特殊的理 论价值，将被称为无限容量计算机。 有关计算机设想的很早就产生了。 1828 至 1839 年担任剑桥大学的 Lucasian 数学教授的 Charles Babbage（查尔斯.巴贝奇）设想了这样的机器，并称之为分析机。但是并没有完成 它。尽管 Babbage 有了所有的关键思想，他的机器在那个时代却没有吸引人的前景。它能够 达到的运算速度肯定比一个计算员要快但是仅相当于曼彻斯特机的百分之一， 而曼彻斯图机 也是现代计算机中相当慢的一个。分析机的存储全部由用轮子和卡片组成的机械实现。 事实上， 全部由机械实现的 Babbage 分析机帮助我们破除了一个迷信。 通常我们对现代 计算机是电子的这个事实给予相当的重视。同样，神经系统也是基于电的。因为 Babbage 的机器是没有使用电， 而所以的数字计算机在某种意义上都是等价的。 我们就会明白使用是 否使用电理论上并不重要性。 当然， 当需要高的运算速度的时候， 需要使用电气结构。 因此， 我们就会发现在这些地方使用电是理所当然的。 在神经系统中， 化学过程至少和电过程同样 重要。 某些计算机的存储器主